Todas las leyes de la física se pueden expresar matemáticamente como conexiones entre variables de estado. Este conjunto de variables proporciona una descripción completa y no redundante del sistema en cuestión. El proceso real de detección de las variables de estado ocultas ha desafiado la automatización, a pesar de la disponibilidad de potencia de procesamiento e inteligencia artificial.
La mayoría de los métodos basados en datos para modelar fenómenos físicos aún se basan en la suposición de que las variables de estado relevantes ya se conocen. Una pregunta de larga data es si puede identificar variables de estado solo a partir de datos de observación de alta dimensión.
Los científicos de Columbia Engineering propusieron un principio para determinar cuántas variables de estado es probable que tenga un sistema observado y cuáles podrían ser estas variables. Diseñaron un nuevo programa de IA para observar fenómenos físicos a través de una cámara de video y luego tratar de buscar un conjunto mínimo de variables fundamentales que describan completamente la dinámica observada.
Hod Lipson, director del Laboratorio de Máquinas Creativas del Departamento de Ingeniería Mecánica, dijo: “Pensamos que esta respuesta estaba lo suficientemente cerca. Especialmente porque la IA solo tenía acceso a imágenes de video sin procesar, sin ningún conocimiento de física o geometría. Pero queríamos conocer las variables, no solo su número”.
Luego, los científicos visualizaron las variables reales que identificó el programa. Dado que el programa no puede expresar las variables en ningún lenguaje intuitivo que sea accesible para los humanos, extraer las variables en sí fue un desafío. Después de una investigación considerable, resultó que dos de las variables seleccionadas por la computadora coincidían con los ángulos de los brazos, pero las otras dos aún se desconocen.
Boyuan Chen Ph.D. '22, profesor asistente en la Universidad de Duke, dijo: “Intentamos correlacionar las otras variables con todo lo que se nos ocurrió: velocidades angulares y lineales, energía cinética y potencial, y combinaciones de cantidades conocidas. Pero nada parecía encajar a la perfección. Confiábamos en que la IA había encontrado un buen conjunto de cuatro variables ya que estaba haciendo buenas predicciones, pero aún no entendemos el lenguaje matemático que está hablando”.
Por lo tanto, validaron varios otros sistemas físicos con soluciones conocidas. Alimentaron videos de sistemas para los que no sabían la respuesta explícita. Los primeros videos presentaban a un "bailarín del aire" ondulando frente a un lote local de autos usados. Después de algunas horas de análisis, el programa devolvió 8 variables. Un video de una lámpara Lava también produjo 8 ocho variables. Luego alimentaron un videoclip de llamas de un bucle de chimenea navideña, y el programa devolvió 24 variables.
Lipson dijo, "Siempre me pregunté si alguna vez nos encontráramos con una raza alienígena inteligente, ¿habrían descubierto las mismas leyes físicas que nosotros, o podrían describir el universo de manera diferente?"
“Quizás algunos fenómenos parezcan enigmáticamente complejos porque estamos tratando de entenderlos utilizando el conjunto de variables equivocado. En los experimentos, la cantidad de variables era la misma cada vez que se reiniciaba la IA, pero las variables específicas diferían. Así que sí, hay formas alternativas de describir el universo, y es muy posible que nuestras elecciones no sean perfectas”.
Este tipo de IA puede ayudar a los científicos a desentrañar fenómenos complejos para los cuales la comprensión teórica no está a la altura de la avalancha de datos, áreas que van desde la biología hasta la cosmología.
Doctorado Kuang Huang '22, coautor del artículo, dijo, "Si bien usamos datos de video en este trabajo, se podría usar cualquier fuente de datos de matriz: matrices de radar o matrices de ADN, por ejemplo".
Lipson sostiene que “Los científicos pueden estar malinterpretando o fallando en comprender muchos fenómenos simplemente porque no tienen un buen conjunto de variables para describirlos”.
“Durante milenios, la gente sabía acerca de los objetos que se movían rápida o lentamente, pero solo cuando la noción de velocidad y aceleración se cuantificó formalmente, Newton pudo descubrir su famosa ley de movimiento F=MA”.
“Las variables que describen la temperatura y la presión debían identificarse antes de poder formalizar las leyes de la termodinámica, y así sucesivamente para todos los rincones del mundo científico. Las variables son un precursor de cualquier teoría”.
Referencia de la revista:
- Chen, B., Huang, K., Raghupathi, S. et al. Descubrimiento automatizado de variables fundamentales ocultas en datos experimentales. Ciencia computacional nacional 2, 433-442 (2022). DOI: 10.1038/s43588-022-00281-6
